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Enregistrement W2029417206 · doi:10.1139/x09-064

Death and <i>Taxus</i>: the high cost of palatability for a declining evergreen shrub, <i>Taxus canadensis</i>

2009· article· en· W2029417206 sur OpenAlexvenueno aff
Stacie A. Holmes, Christopher R. Webster, David J. Flaspohler, Robert E. Froese

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvergreenExclosureBiologyShrubCanopyHerbivoreShade toleranceDeciduousGrowing seasonBiomass (ecology)EcologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Taxus canadensis Marsh., a shade-tolerant evergreen shrub, is in decline as a result of past anthropogenic disturbances and increased cervid browsing. To identify factors that may be influencing establishment for this species, we planted 1080 T. canadensis cuttings in a hemlock–hardwood forest in the spring of 2004. Cuttings were planted across a gradient of light environments, consisting of artificial canopy gaps (61–441 m2) and closed-canopy conditions, and half were protected with deer exclosures. Following four growing seasons, T. canadensis survival in exclosures was 92% compared with 75% in controls. A mixed-effects binary logistic regression analysis revealed that deer exclusion had the most influence on the probability of survival; all else being equal an individual was nearly seven times more likely to survive if planted inside an exclosure (P < 0.001). Increasing light intensity had a counterbalancing effect on growth and survival; light increased leader growth (P = 0.019) but reduced an individual’s probability of survival (P < 0.001), possibly owing to enhanced herbivory and elevated moisture stress. Consequently, enhancing resource availability and growth may not decrease the impact of biomass loss to herbivory. These results suggest that even with relatively low herbivore densities, exclosures are required for the recovery of highly palatable species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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